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问题背景 大型工厂照明能耗可达全厂总电耗的5%-10%。传统照明控制——定时开关、光照传感器——只能做粗粒度管理。真正节能需要"人到哪里，亮到哪里；人离开多久，灭到多暗"，这需要实时人员定位与精确的光照建模。 详细解答 三要素融合方案： 1. UWB+摄像头融合定位（Who & Where） 部署UWB基站（每2000m²一个，精度±0.3m）为人员/AGV佩戴标签。同时利用厂区安防摄像头做YOLOv8行人检测，以视频帧的像素坐标反投影到3D世界坐标（需标定相机内外参），与UWB数据做卡尔曼滤波融合。融合后定位精度±0.15m，刷新率10Hz。 2. 数字孪生光照模型（How Bright） 用DIALux evo建立全厂光照数字孪生模型：每个灯具的配光曲线、安装高度、空间反射率。模型可实时计算"任意位置(x,y,z)来自任意灯具组合的照度值"。这一计算用GPU并行加速，每500ms全院刷新一次。 3. DALI-2智能控制策略（How to Control） 三级控制策略： - L1即时响应：人员进入区域（半径10m）→ 灯具从10%调至80%，过渡时间0.5s
- L2预测预亮：根据轨迹预测（卡尔曼滤波）2s后位置 → 提前调亮前方灯具至60%
- L3学习优化：基于历史数据（LightGBM模型）学习各区域分时段的"常驻概率"，非高峰时段基础照度降至30%
关键要点 - DALI-2是前提：普通的0-10V调光只能做区域群控，无法单灯精准调控。投资DALI-2总线（两线制、无极性、供电+通信合一）是精细化管理的基础。改造成本约¥80-150/点位。
- 隐私合规：摄像头定位必须做人脸模糊处理，且数据不出边缘节点。推荐用Intel OpenVINO在边缘做本地推理，只上传匿名化的位置坐标(x,y,t)到孪生平台。
- 不要过度优化：某些区域（如洁净室核心工艺区）照明要求恒定不变以满足工艺规范。数字孪生的价值在于区分"可调节区"与"恒定区"。
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